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        大數(shù)據(jù)對企業(yè)財務信息化的影響

        2016-05-14 05:08:51劉韌
        財會學習 2016年8期
        關鍵詞:應對機制財務信息化大數(shù)據(jù)

        劉韌

        摘要:隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展與云計算等的應用,財務信息也迎來了大數(shù)據(jù)時代。如今眾多企業(yè)及機構已意識到Big Data 及其分析結果能帶來的效益及契機,因此大量投資以精進數(shù)據(jù)分析技術及設備,并將數(shù)據(jù)分析作業(yè)融入不同的作業(yè)循環(huán)中。而財務管理工作則為目前被影響最深的領域之一。

        關鍵詞:大數(shù)據(jù);財務信息化;影響;應對機制

        一、大數(shù)據(jù)概述及特征

        大數(shù)據(jù)又被稱為海量資料,是指所含數(shù)據(jù)規(guī)模龐大。一般涉及兩種或兩種以上數(shù)據(jù)形式,是為了能高效率、低成本的收集各種不同的大容量、高頻率的數(shù)據(jù),并從中獲取價值的新一代信息處理技術。其首要特征是數(shù)據(jù)規(guī)模龐大。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)中心的定義,大數(shù)據(jù)至少會有100TB以上的數(shù)據(jù)量。第二個特征是數(shù)據(jù)的種類繁多。不僅包括傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù),還包括復雜多樣的非結構化數(shù)據(jù)。第三個特征是其獲取的信息數(shù)據(jù)價值密度低。大數(shù)據(jù)不是采用樣本抽樣處理,而是保留數(shù)據(jù)原貌,直接采用整個原始數(shù)據(jù)。第四個特征是數(shù)據(jù)的處理速度快。

        二、大數(shù)據(jù)對財務信息的影響

        隨著企業(yè)的發(fā)展,非結構化數(shù)據(jù)在企業(yè)數(shù)據(jù)中所占的比重增加。財務人員通過大數(shù)據(jù)提供的信息預測企業(yè)未來經(jīng)營、投資、籌資等活動將要面臨的風險和金融危機等市場風險,及時預報風險,為企業(yè)提供更加準確及時的決策方法。同時,投資者等財務報告使用者也可以通過大數(shù)據(jù)能供的信息預測出企業(yè)未來的發(fā)展狀況。

        (一)財務管理手法的轉換。運用Big Data分析方式來執(zhí)行的財務管理作業(yè),可對完整母體進行測試 (例如所有交易及各作業(yè)循環(huán)的數(shù)據(jù)主文件等),不再受限于僅以抽樣進行測試;通過此方式,BigData分析使財務管理人員能提早并更有效地辨識出財務報表、舞弊及營運相關風險。

        (二)整合困難。首先,是數(shù)據(jù)萃取。在數(shù)據(jù)保護意識抬頭的時代,眾多企業(yè)不惜花費成本并規(guī)范多簽核層級來保護自身數(shù)據(jù),雖然是好事,但也增加財務管理人員取得數(shù)據(jù)的時間成本,甚至因信息安全考慮,無法取得所需資料。此外,萃取資料并非財務管理人員的主要技能之一,因此當企業(yè)也無人可協(xié)助時,會導致公司與財務管理人員間繁復地來回溝通,大幅度降低效率。

        (三)為能有效運用到Big Data分析帶來的效益,資料提取不再僅著重于取得總帳層級的數(shù)據(jù),而是須到明細分類帳層級 (例如銷售及采購作業(yè)循環(huán)相關的資料)。然,此要求將導致數(shù)據(jù)取得更加復雜并且產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大幅增加。

        (四)為能夠更快速有效地整合數(shù)據(jù)分析至財務管理作業(yè),財務管理法規(guī)也須從不同角度包括查核證據(jù)的定義、數(shù)據(jù)萃取的廣度、數(shù)據(jù)分析的深度等,跟著現(xiàn)今的趨勢作更新。

        綜上所述,未來的財務管理作業(yè)將與現(xiàn)況大不相同,財務管理人員將能通過對Big Data 的分析,更進一步了解公司營運作業(yè),并提早洞悉到企業(yè)的重大風險,以提供更有質量且適切的查核作業(yè),提高財務管理作業(yè)的附加價值。然要達到此愿景,財務管理人員仍須與單位及主管機關等各利益相關者持續(xù)溝通,以突破困難取得雙贏的結果。

        三、有效利用大數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控機制

        在大數(shù)據(jù)這樣一個紛繁復雜的數(shù)據(jù)環(huán)境里,提供的信息可能會超載,所以,對大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的大量非結構化和動態(tài)流會計信息進行智能挖掘和分析,以使真正需要的會計信息的價值在大數(shù)據(jù)環(huán)境下有效利用,就需要有效利用大數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控機制。這種監(jiān)控的機制可以使用下列方式進行:

        (一)由執(zhí)行的服務啟動本身進行監(jiān)控,產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或使用舊有的數(shù)據(jù)。這種方式的應用系統(tǒng)需兼顧分析其它指針的功能,使開發(fā)與運作方式變得復雜,較單純的系統(tǒng)難以開發(fā)與維護。

        (二)由執(zhí)行的服務啟動其它服務進行監(jiān)控,產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或使用舊有的資料。這種方式的應用系統(tǒng)必須管控其他服務的運作,有額外的負擔。

        (三)由云端平臺啟動其它服務進行監(jiān)控,產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或使用舊有的數(shù)據(jù)。啟動的其它服務與要求的服務之間的執(zhí)行順序無法掌控??赡苈┦扯螘r間的資料。

        (四)由云端平臺事先啟動其它服務進行監(jiān)控,產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或使用舊有的資料。啟動的其它服務比要求的服務先執(zhí)行,可以掌控數(shù)據(jù)的變化。但是,事先啟動的其它服務是浪費資源的作為。

        (五)由云端平臺同時啟動其它服務進行監(jiān)控,產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)或使用舊有的資料。啟動的其它服務比要求的服務先執(zhí)行,可以掌控數(shù)據(jù)的變化,同時啟動的其它服務不會浪費資源。

        四、監(jiān)控機制空間膨脹的應對方法

        基本的應對方法包括:

        (一)如果資源尚未用盡,已經(jīng)完成監(jiān)控的結果。這種情形下可以結束并重新啟動這個監(jiān)控機制,繼續(xù)監(jiān)控下一階段的運作。

        (二)如果資源尚未用盡,尚未完成監(jiān)控的結果。這種情形下不可以結束或重新啟動這個監(jiān)控機制,應繼續(xù)監(jiān)控。

        (三)如果資源已經(jīng)用盡,尚未完成監(jiān)控的結果。這種情形下必須結束,然后重新啟動這個監(jiān)控機制,繼續(xù)監(jiān)控。最后一種情形,可能因為強制結束,而無法得到監(jiān)控結果,如果這種情形的發(fā)生頻率太高,應該考慮增加這個監(jiān)控機制的配置資源或是重新設計系統(tǒng)使其運作于較少的資源需求。

        參考文獻:

        [1]徐偉鋒,楊靈.大數(shù)據(jù)時代醫(yī)院財務管理的創(chuàng)新應用[J].中醫(yī)藥管理雜志,2015(02).

        [2]張允玉.大數(shù)據(jù)時代下的企業(yè)財務管理模式創(chuàng)新[J].科技創(chuàng)新導報,2015(07).

        (作者單位:中核蘭州鈾濃縮有限公司)

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